Implementasi Business Inteligence Menentukan Daerah Rawan Gempa Bumi di Indonesia dengan Fitur Geolokasi
Article Sidebar
Published:
Jun 30, 2018
Main Article Content
Abstract
Gempa bumi merupakan bencana alam yang dapat menimbulkan banyak kerusakan. Secara geografis, Indonesia terletak pada kawasan cincin api (ring of fire), yaitu lokasi yang sering mengalami bencana gempa bumi dan letusan gunung berapi. Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) adalah Lembaga yang memiliki data tentang bencana yang terjadi di Indonesia dalam ukuran besar. Agar data tersebut dapat diolah menjadi informasi yang lebih bernilai, diperlukan aplikasi yang dapat memvisualisasikan data-data tersebut. Sehingga dapat menampilkan informasi berupa provinsi yang rawan bencana dan aman dari bencana khususnya gempa bumi. Penerapan business inteligence sangat cocok untuk kasus ini agar BNPB dapat mengelompokkan bencana khususnya gempa bumi di setiap provinsi yang ada di Indonesia untuk mempermudah masyarakat mendapat informasi bencana gempa bumi yang terjadi. Penelitian ini menggunakan salah satu aplikasi business inteligence yakni QlikView untuk dapat mengelompokkan bencana gempa bumi yang terjadi di setiap provinsi di Indonesia serta menampilkan visualisasinya pada peta menggunakan fitur geolokasi.
Article Details
Issue
Section
Volume 02 Nomor 01
Submission of an original manuscript to the journal will be taken to mean that it represents originality work not previously published. Please see JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) originality guidelines for details. Use this in conjunction with the points below about references, before submission i.e. always attribute clearly using either indented text or quote marks as well as making use of the preferred IEEE style of formatting. Authors submitting articles for publication warrant that the work is not an infringement of any existing copyright and will indemnify the publisher against any breach of such warranty. For ease of dissemination and to ensure proper policing of use, papers and contributions become the legal copyright of the publisher unless otherwise agreed.
The editor may make use of Thurnitin software for checking the originality of submissions received.
References
[1] M. Mubekti, œMitigasi Daerah Rawan Tanah Longsor Menggunakan Teknik Pemodelan Sistem Informasi Geografis; Studi Kasus: Kecamatan Sumedang Utara dan Sumedang Selatan, Jurnal Teknologi Lingkungan, vol. 9, no. 2, pp. 121-129, 2011.
[2] R. Akbar, dkk. œAnalisis Hasil Implementasi Business Intelligence Menentukan Daerah Rawan Banjir dan Kebakaran di Indonesia, Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika, vol. 3, no. 1, pp. 65-70., 2017.
[3] G. A. T. Pasau, œPemodelan Sumber Gempa di Wilayah Sulawesi Utara Sebagai Upaya Mitigasi Bencana Gempa Bumi, Jurnal Ilmiah Sains, vol.1, no. 2, pp. 202-209, 2011.
[4] D. Pareek, Business Intelligence for telecommunications, CRC Press, 2006.
[5] G. Prajena, V. Yesmaya, D. Darmawan dan H. Sudarma, œArsitektur Business Intelligence Berorientasi User, Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer, vol. 03, no. 10, pp. 157-163, 2014.
[6] E. Miranda, œPengembangan Business Intelligence Bagi Perkembangan Bisnis Perusahaan, CommIT (Communication and Information Technology), vol. 2, no. 2, pp. 111-116, 2008.
[7] S. W. S. S. W. Suparto Darudiato, œBusiness Intelligence : Konsep dan Metode, Communication and Information Technology Journal, pp. 63-67, 2016.
[8] Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 24 Tahun 2007 Tentang Penanggulangan Bencana.
[9] Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, œIndonesia Tsunami Early Warning System, 2016. [Online]. Available: https://inatews.bmkg.go.id/new/tentang_eq.php.
[10] H. Murtianto, œPotensi Kerusakan Gempa Bumi Akibat Pegerakan Patahan Sumatera Di Sumatera Barat Dan Sekitarnya, Jurnal Geografi Gea, vol. 10, no. 1, p. 4, 2010.
[11] Mitsui Sumitomo Insurance Group Interisk Asia PTE LTD, œEarthquake Risk in Indonesia, Asian Risk Information Journal Interisk Asia, p. 2, 2009.
[12] QlikTech International AB, œMapping and Location-Based Analytics, 2018. [Online]. Available: https://www.qlik.com/us/products/qlik-geoanalytics. [Diakses 21 4 2018].
[13] OpenStreetMap, œOpenStreetMap, [Online]. Available: https://www.openstreetmap.org/about. [Diakses 21 4 2018].
[14] A. Riezka, Analisis dan Implementasi Data-Cleaning dengan Menggunakan Metode Multi-Pass Neighborhood (MPN), 2011.
[2] R. Akbar, dkk. œAnalisis Hasil Implementasi Business Intelligence Menentukan Daerah Rawan Banjir dan Kebakaran di Indonesia, Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika, vol. 3, no. 1, pp. 65-70., 2017.
[3] G. A. T. Pasau, œPemodelan Sumber Gempa di Wilayah Sulawesi Utara Sebagai Upaya Mitigasi Bencana Gempa Bumi, Jurnal Ilmiah Sains, vol.1, no. 2, pp. 202-209, 2011.
[4] D. Pareek, Business Intelligence for telecommunications, CRC Press, 2006.
[5] G. Prajena, V. Yesmaya, D. Darmawan dan H. Sudarma, œArsitektur Business Intelligence Berorientasi User, Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer, vol. 03, no. 10, pp. 157-163, 2014.
[6] E. Miranda, œPengembangan Business Intelligence Bagi Perkembangan Bisnis Perusahaan, CommIT (Communication and Information Technology), vol. 2, no. 2, pp. 111-116, 2008.
[7] S. W. S. S. W. Suparto Darudiato, œBusiness Intelligence : Konsep dan Metode, Communication and Information Technology Journal, pp. 63-67, 2016.
[8] Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 24 Tahun 2007 Tentang Penanggulangan Bencana.
[9] Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, œIndonesia Tsunami Early Warning System, 2016. [Online]. Available: https://inatews.bmkg.go.id/new/tentang_eq.php.
[10] H. Murtianto, œPotensi Kerusakan Gempa Bumi Akibat Pegerakan Patahan Sumatera Di Sumatera Barat Dan Sekitarnya, Jurnal Geografi Gea, vol. 10, no. 1, p. 4, 2010.
[11] Mitsui Sumitomo Insurance Group Interisk Asia PTE LTD, œEarthquake Risk in Indonesia, Asian Risk Information Journal Interisk Asia, p. 2, 2009.
[12] QlikTech International AB, œMapping and Location-Based Analytics, 2018. [Online]. Available: https://www.qlik.com/us/products/qlik-geoanalytics. [Diakses 21 4 2018].
[13] OpenStreetMap, œOpenStreetMap, [Online]. Available: https://www.openstreetmap.org/about. [Diakses 21 4 2018].
[14] A. Riezka, Analisis dan Implementasi Data-Cleaning dengan Menggunakan Metode Multi-Pass Neighborhood (MPN), 2011.